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「SAS Institute」関連の最新 ニュース・レビュー・解説 記事 まとめ

「SAS Institute」に関する情報が集まったページです。

激化する業界競争に複雑化する顧客ニーズ
“明日のインターネット業界”に求められる「洞察力」を高めるには何が必要か
インフラ技術の進展もあり、通信事業者やEコマース、Webサービスといったインターネットでビジネスを展開する企業間の競争が年々激化している。この時代を生き残るために求められるものとは。(2019/12/6)

シミュレーションとAIで生産を最適化、製造業向けデジタルツインソリューション提供開始 CTC
製造や物流の分野を中心に展開。最適化や制御のためのシミュレーション機能と人工知能による予測を組み合わせて、生産の最適化を図る。(2019/11/27)

技術だけでは本末転倒:
PR:AI活用はなぜ失敗するのか 見落としがちな3つの要素と実装方法
人工知能(AI)活用の取り組みが失敗に終わるケースが後を絶たない。デジタルトランスフォーメーション(DX)を進める上で、AI活用は大きな鍵になる。成功させる秘策は。(2019/11/8)

技術だけでは本末転倒
AI活用はなぜ失敗するのか 見落としがちな3つの要素と実装方法
人工知能(AI)活用の取り組みが失敗に終わるケースが後を絶たない。デジタルトランスフォーメーション(DX)を進める上で、AI活用は大きな鍵になる。成功させる秘策は。(2019/11/8)

店舗や物流の現場を効率化できる:
PR:「カン」に頼った小売オペレーションからは卒業! SASが提唱する“Analytics経営”の全貌に迫る
近年、AIやIoTをはじめとした次世代技術の進化により、精度の高い「需要予測」が可能になってきた。これまでは「品切れ防止」や「過剰な在庫防止」を目的とした発注業務での活用が主流だったが、予測精度の向上によって「物流費高騰」「労働力不足」「フードロス削減」といった、流通業界を取り巻くさまざまな課題解決に向けて「需要予測」を幅広く活用しようとする企業が増えてきている。(2019/11/11)

失敗には理由がある:
PR:PoCで終わらせない「機械学習」のビジネス活用 5つのポイントを専門家が解説
データ活用に本腰を入れる動きが広がっている。しかし機械学習を導入しようとしてもPoC(概念実証)で終わり、実装まで進めないケースが少なくない。機械学習の導入を成功させる5つのポイントとは。(2019/11/5)

失敗には理由がある
PoCで終わらせない「機械学習」のビジネス活用 5つのポイントを専門家が解説
データ活用に本腰を入れる動きが広がっている。しかし機械学習を導入しようとしてもPoC(概念実証)で終わり、実装まで進めないケースが少なくない。機械学習の導入を成功させる5つのポイントとは。(2019/11/5)

SAS Analytics Experience 2019(1):
AIプロジェクトの多くがPoCにとどまり、あるいは失敗する原因とは
「AIへの取り組みがPoC(Proof of Concept:概念検証)で終わってしまう」という嘆きが聞かれるのは日本だけではない。海外でもこの点はよく話題に上る。そこでSAS Instituteが2019年10月に欧州で開催した「SAS Analytics Experience 2019」で、「AIプロジェクトが失敗する理由」を追ってみた。(2019/10/30)

日本マイクロソフト・吉田新社長が決意表明 「DXで日本を変える」「国内ナンバーワンのクラウドベンダー目指す」
日本マイクロソフトが新体制発表会見を開催。吉田仁志新社長が登壇し、今後の戦略を語った。基本的には、平野拓也前社長の路線を踏襲し、顧客企業のDX支援と、クラウドサービスのシェア向上に努めるという。(2019/10/2)

日本マイクロソフト新社長に吉田仁志氏 日本ヒューレット・パッカードの前社長としてDX支援の経験
吉田氏は、日本ヒューレット・パッカードの前社長としてクラウドをはじめとするDX支援の戦略強化に取り組んだ経験を持つ。(2019/10/1)

日本マイクロソフトの新社長に吉田仁志氏 日本ヒューレット・パッカード元社長
約1カ月“空席”だった日本マイクロソフトの代表取締役社長に吉田仁志氏が就任。吉田氏は9月30日付で、日本ヒューレット・パッカードの代表取締役社長を退任していた。(2019/10/1)

日本マイクロソフトの新社長、日本ヒューレット・パッカードの吉田氏が就任か 日経 xTECHが報道
日本マイクロソフトの新社長に、日本ヒューレット・パッカードの吉田仁志社長が就任する方向で最終調整が進んでいる──と、日経 xTECHが報道。(2019/9/27)

GoogleによるLooker買収の狙い【後編】
Googleによる買収でLookerは「AWS」「Azure」では使えなくなるのか
新興BIツールベンダーLookerをGoogleが26億ドルで買収する。これを一大事だと見ているアナリストもいる。どういうことかというと……。(2019/9/27)

製造ITニュース:
SASがIoTソリューションの新バージョンを発売、エッジからデータを直接収集
SAS Institute Japanは、「SAS Analytics for IoT」の新バージョン7.1を発売した。ストリーミングデータをリアルタイムに分析する機能を拡張し、機械学習や深層学習といった先端技術を活用して、ビジネスの価値を生成する。(2019/8/16)

単なるデータサイエンティストではダメ
本当に役に立つ、希少なデータサイエンティストの見つけ方
あらゆる組織がデータサイエンティストを求めているようだ。だが適切なスキルを持った適切な人材を確保するのは難しい。データ分析能力があるだけでは役に立たないのだ。(2019/7/8)

製造業IoT:
PR:製造現場のデータ活用、「価値」を生み出すまでの最短ルートを進むために必要なもの
第4次産業革命など、製造業でもIoTやAIなどを活用したデジタル変革の動きが加速している。しかし、取り組みそのものは広がるものの、実際にデータから「価値」を得られている企業はいまだに少ない。データ活用のサイクルを構築するのに大きな手間や時間が必要になるからだ。これらを解決するために必要なものとは何だろうか。データの分析・活用の専門企業であるSAS Institute Japanに「価値につながるデータ活用のポイント」について聞いた。(2019/7/18)

Teradata スティーブン・ブロブストCTOインタビュー:
企業を支える「巨大な箱」からクラウドへ データウェアハウスの最前線を探る
「データ活用」という言葉が定着した裏側で、それを支えるデータウェアハウスの技術や機能は変化し続けている。クラウドからAI、企業による購入モデルの変化まで、データウェアハウスの20年間を知る人物に聞いた。(2019/6/27)

「生き残れるデータサイエンティスト」になるために必要な習慣とは?
「SAS FORUM JAPAN 2019」のセッションに、AIベンチャーで働きながら執筆活動などを行うマスクド・アナライズさんが登壇。データサイエンティストを志望する学生に向けてキャリア設計のアドバイスを送った。アップデートとアウトプットを継続することが、業界で生き残るために重要だという。(2019/6/19)

製造IT導入事例:
ロッキードなどがSASのIoT分析ツールを導入、輸送機の維持管理に貢献
SAS Instituteのソフトウェア「SAS Analytics for IoT」を、Ulbrich Stainless Steel&Specialty MetalsとLockheed Martinが導入した。同ソフトは最新アップデートにより、ストリーミングアナリティクス機能と機械学習などが利用可能になった。(2019/6/13)

製造業の「AR」(拡張現実)活用の利点と課題【前編】
GE、Caterpillar、Boeingが活用 大手製造業は「AR」で何をしているのか?
製造業で拡張現実(AR)の活用が始まっている。実際の活用例を見ると、ARは生産性向上をはじめ、さまざまなメリットをもたらすことが分かる。(2019/4/17)

IBM、Cloudera、Domino Data Lab、Oracle以外にも
人工知能(AI)で急成長のデータサイエンスツール、商用とオープンソースの違いは?
商用製品からオープンソースまで、人工知能(AI)を使ったデータサイエンスツールの選択肢が広がっている。うまく利用すれば、データアクセスや分析モデル作成、データ管理の共同作業が簡便になるだろう。(2019/4/15)

製造マネジメントニュース:
SAS Japanの2019年ビジネス戦略、製造業の品質管理などを支援
SAS Institute Japanは、2019年度のビジネス戦略を発表した。「コアビジネス領域の成長」「カスタマーリレーションの強化」「将来へ準備と社会への貢献」の3点を軸に事業を推進する。(2019/2/27)

レガシーデータへの対処がポイント
ビジネス変革プロジェクトを成功させる 「短期的解決策」と「長期的解決策」
ビジネス変革には強固なデータ基盤が必要だ。本稿では、データ品質に関する問題の短期的解決策と、データ品質向上に向けた長期的アプローチの基礎を専門家が紹介する。(2019/2/14)

「全社分析基盤の構築進む」:
アナリティクス/機械学習/AIブームの裏で、各業界の「実需」を語るSAS
アナリティクス/機械学習/AIはブームだが、「実需」と呼べるようなものはどこにあるか。SASが語った業界別のトレンドからは、その一端がうかがえる。(2019/2/12)

連続2桁成長の主役:
「SAS Viya」が加速させるアナリティクスの民主化とデジタル変革、2019年度はどうなる?
SAS Institute Japanが2019年度のビジネス戦略に関する記者発表会を開催した。(2019/2/6)

今日のリサーチ:
AIで結果が出ている企業とそうでない企業、「倫理観」の認識で大きなギャップ――SASなど調査
企業は人工知能の倫理的かつ責任ある利用に向けた取り組みを強化していることが判明しました。(2018/11/1)

「AI導入のリスク」よりも、「AIを活用しないことで起こるリスク」を考えろ
AI導入をためらう企業は、「AIを活用しないことで想定されるリスク」を考えよ――。アイティメディアが開催した「AI/ディープラーニング ビジネス活用セミナー」では、AI活用を支えるさまざまなソリューションが紹介された。(2018/10/26)

CPU処理に対して機械学習を50倍に加速すると主張:
NVIDIA、大規模データ分析や機械学習向けGPUアクセラレーションプラットフォーム「RAPIDS」を公開
NVIDIAは、大規模データアナリティクスや機械学習のパフォーマンスを高めるオープンソースソフトウェア(OSS)のGPUアクセラレーションプラットフォーム「RAPIDS」を公開した。(2018/10/12)

「Hyper Connected Marketing Automation」に挑む:
オンプレミスにあるデータ、それこそが問題だ――既存のMAの課題をSASの製品戦略担当者に聞く
新しい「SAS Customer Intelligence 360」の強みはどこにあるのか。そして新たに掲げた「Hyper Connected Marketing Automation」とは何を意味するのか。SASの製品戦略担当者に聞いた。(2018/10/1)

オンプレミスとクラウドを連携させる:
「SAS Customer Intelligence 360」が刷新
SAS Institute Japanは9、新しい「SAS Customer Intelligence 360」を発表した。(2018/9/21)

必要なのは上司の理解
医療のデータ分析成功の鍵を握る、経営陣への3つのアドバイス
医療機関幹部の意識を高めることが、データへの投資を拡大し、医療データの分析をさらなる応用につなげることができるというのが専門家の意見だ。(2018/9/11)

導入事例:
三菱重工航空エンジン、SASのIoTデータ分析プラットフォームを導入
SAS Institute Japanは、三菱重工航空エンジンが、AI技術を活用したSASのIoTデータアナリティクスプラットフォームを導入したと発表した。(2018/8/13)

製造IT導入事例:
三菱重工航空エンジンがIoTデータ分析統一プラットフォームを導入
SAS Institute Japanは、三菱重工航空エンジンが、AI技術を活用したSASのIoTデータアナリティクスプラットフォームを導入したと発表した。一連の分析プロセスを単一のプラットフォームで実行し、業務の効率化・可視化に貢献する。(2018/8/1)

MONOist IoT Forum 名古屋2018(後編):
「モノ売り強者」が「コト売り」に挑戦する理由、村田製作所の場合
MONOist、EE Times Japan、EDN Japan、スマートジャパン、TechFactoryの、アイティメディアにおける産業向け5メディアは2018年7月12日、名古屋市内でセミナー「MONOist IoT Forum in 名古屋」を開催した。名古屋での同セミナー開催は2度目となる。(2018/7/27)

FAメルマガ 編集後記:
AIで分析すべきデータとは何? 因果の鎖はつながっているか
集め方にも最低限守るべき条件があるようです。(2018/7/13)

MONOist IoT Forum 福岡2018(後編):
IoTは製造業の工場と製品に何をもたらすか
MONOist、EE Times Japan、EDN Japan、スマートジャパン、TechFactoryの、アイティメディアにおける産業向け5メディアは2018年6月28日、福岡市内でセミナー「MONOist IoT Forum in 福岡」を開催した。福岡での同セミナー開催は初となる。後編では、安川電機や組込みシステム技術協会の講演内容を紹介する。(2018/7/9)

製造業IoT:
シェア漸減を打破するブリヂストンのデジタル変革、スマート工場の確立も着々と
ブリヂストンは、モノ売りからコト売りへの移行やスマートファクトリーを中心としたデジタルトランスフォーメーション(デジタル変革)の取り組みについて説明。単純にタイヤ製品の性能を良くしていくだけでは、新興メーカーとの差別化が難しい状況にあり、顧客の困りごとを解決するソリューションプロバイダーへの移行を進めているという。(2018/6/27)

エンターテインメント事業を科学に変えた
『ライオン・キング』を成功させたディズニーのデータアナリティクス
ディズニーは、主にテーマパークやリゾート施設の顧客体験向上にアナリティクスを活用しているという。一方でミュージカルの運営にも取り入れ、『ライオン・キング』の興行を成功させた。(2018/6/22)

NVIDIA、Oracle、Quboleなど紹介
人工知能(AI)インフラ製品、主要ベンダー18社の特徴をつかむ(後編)
人工知能(AI)インフラ市場はまだ歴史が浅く、各社さまざまなツールを市場投入している。クラウドサービスも、パワフルで高価なハードウェアもある。後編ではNVIDIA、Oracle、Quboleなど、主要な7社を紹介する。(2018/6/11)

「SAS FORUM JAPAN 2018」レポート:
ふくおかFGの挑戦、リアルタイムアナリティクス技術を活用したオムニチャネルマーケティングの実現へ
オムニチャネルによる顧客経験価値の向上を重点項目に位置付け、先進的な取り組みを進める、ふくおかフィナンシャルグループの挑戦を紹介する。(2018/6/6)

「SAS FORUM JAPAN 2018」レポート:
医療分野のB2Bデジタルマーケティング、GSKのプロモーション最適化事例
世界有数の製薬会社であるグラクソ・スミスクライン(GSK)がプロモーションの最適化でアナリティクスをフル活用した事例を紹介する。(2018/6/5)

「分析ライフサイクル全体が対象」:
データサイエンティストにとっての機械学習自動化とは、SAS Viyaの場合
ディープラーニングを含む機械学習のプロセスを自動化する製品・サービスが増えている。SAS Instituteの「SAS Viya」も、こうしたソリューションと比較して検討するケースが多いと考えられる。では、SAS Viyaは、他の機械学習自動化ソリューションと比べてどのような特徴があるのだろうか。(2018/5/18)

製造現場のデータ活用:
PR:スマートファクトリー化を進めたい製造現場、最初の一歩の踏み出し方
スマートファクトリー化の動きが加速する中、製造現場でもデータ取得と活用に向けた取り組みが拡大している。しかし、“従来以上”のデータ活用を製造現場でどのように実現すれば成果に直結させることができるのだろうか。データの分析・活用の専門企業であるSAS Institute Japanに「データ活用のポイント」について聞いた。(2018/5/15)

PR:小売店の人手不足を解消! 一歩進んだ「需要予測」の活用法
小売業の店舗で深刻化している「人手不足」。その解決につながる提案を始めようとしているのが、SAS Institute Japanだ。「需要予測」「在庫最適化」のソリューションを活用して、売り場の負担を軽減するという。どのような提案なのだろうか。(2018/5/10)

医療機器ニュース:
産学連携による人工知能を活用した乳房エコー画像診断システムの開発
東北大学は、SAS Institute Japanの「SAS Viya」を採用し、乳がん診断の補助として、深層学習を用いて乳房エコー画像内の腫瘤注の識別を目的とした研究を開始した。乳房エコー検査の自動診断の実用化を目指す。(2018/5/2)

小さな成果の積み重ねを目指す:
データサイエンティストと東京電力グループのデジタライゼーション
「世界でここでしか手に入れることのできないデータがあるから」という理由で東京電力グループに入ったデータサイエンティストの大友氏は、巨大な組織の中でいわゆるMVP、小さな成果を積み重ねる活動を進めようとしている。(2018/4/18)

日本法人の堀田社長にも聞いた:
AIを正面から語るSAS、「時代が追い付いてきた」と自信を深める理由
SAS Instituteは、2018年4月第2週に米コロラド州デンバーで開催した「SAS Global Forum 2018」で、ディープラーニング/AIを前面に押し出し、具体的に語った。日本法人SAS Institute Japanの堀田徹哉社長による解説および日本市場での展開を含めて、「SASの今をお届けする。(2018/4/12)

Gartnerの評価レポート
機械学習プラットフォームでH2O.aiやKNIMEなど小規模ベンダーが躍進
データサイエンスと機械学習の市場は急速に拡大している。調査会社Gartnerの最新レポートによると、急増する市場の需要に素早く対応できる小規模ベンダーが大手を抑えてリードしているという。(2018/3/16)

製造ITニュース:
統合分析プラットフォームの導入を支援する5つの施策でAI実用化を加速
SAS Institute Japanは、AI実用化を加速する統合分析プラットフォーム「SAS Viya 3.3」の導入を促進するための、5つの支援施策「SAS Viya Innovation Program」を開始した。(2018/2/15)

MONOist IoT Forum 大阪(後編):
中国がバブル崩壊を防ぐ救世主として選んだIoT
MONOistを含むITmediaの産業向け5メディアは、セミナー「MONOist IoT Forum in 大阪」を開催した。後編では、IHS Markitのランチセッションと、その他の講師の講演内容をお届けする。(2018/2/13)



2013年のα7発売から5年経ち、キヤノン、ニコン、パナソニック、シグマがフルサイズミラーレスを相次いで発表した。デジタルだからこそのミラーレス方式は、技術改良を積み重ねて一眼レフ方式に劣っていた点を克服してきており、高級カメラとしても勢いは明らかだ。

言葉としてもはや真新しいものではないが、半導体、デバイス、ネットワーク等のインフラが成熟し、過去の夢想であったクラウドのコンセプトが真に現実化する段階に来ている。
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クラウドサービスのレビューサイト:ITreview

これからの世の中を大きく変えるであろうテクノロジーのひとつが自動運転だろう。現状のトップランナーにはIT企業が目立ち、自動車市場/交通・輸送サービス市場を中心に激変は避けられない。日本の産業構造にも大きな影響を持つ、まさに破壊的イノベーションとなりそうだ。